记忆

DeepSeek Harness 跨会话记忆：默认本地存储，可选基于 GitHub 的 git 同步，并以主端/子端角色支持多设备。

为 DeepSeek Harness 提供跨模型连续性：记忆、技能与规则存于本地文件，让判断跨会话与模型延续，并在换模型后有效使用。

Life Cards — 把你认识的人和虚构角色写成档案。在对话里问出来，或导入酒馆角色卡；数据是你自己文件夹里的一组 Markdown 文件。

从数据、文档及代码构建可信本体：Palantir 风格的 DeepSeek Harness 本体构建插件。

带遗忘曲线的代理记忆：被提起就变牢、不提就变短，📌 的永不淡忘。六个工具 + 设置面板。

按工作空间保存日记与长期要点的冷热归档记忆：热档常驻、冷档下沉，每层各有一份索引，每天自动归纳一次；读写走七个 memory_* 工具，另有设置页可按工作空间调参数。

块记忆式长期记忆：一件事一块，写进本地只追加的事件账本，再派生块视图与索引，历史全量可回溯，进入上下文的只有匹配的那几块。模型用 memory_remember 记一条、用 memory_recall 取回相关的几条，每步之前还有一次自动召回。数据留在 ~/.beme，不连外部服务，不需要 API key。

把已归档的会话变成可用的记忆，而不是躺在磁盘上的死数据。每条归档提炼成可复用技能、带 ADD/UPDATE/NOOP 判定与 validUntil / supersededBy 时效的事实台账（旧事实会退场而不是无限堆积），以及用 single-linkage 相似度聚合的主题簇。还能对仍在进行中的会话做增量提炼——用只读的 seq 水位线，会话日志一个字节都不改；并能自检精简不断变脏的记忆：合并重复事实、清退失效事实、归并重复技能。自检默认只测量不动手，且从不硬删除，只做取代。

把每天的聊天过程蒸馏成可更新的角色卡与跨会话感情模块，持续训练角色卡（保留说话习惯与关键记忆）。

DeepSeek Harness 的本地长期记忆：SQLite 存储、自动提炼、语义召回、纠错、可靠遗忘，以及内置记忆摘要弹窗。

长对话裁剪工具：trim_context / estimate_context_tokens 保留系统人设与最后一条消息，按轮丢弃最旧的用户/助手对话以压到轮数或 token 预算内，并回报裁剪前后的估算；不调用工具就不会自动裁剪。

给 DeepSeek Harness 的跨会话长期记忆：规则和坑每轮注入，其余按 IDF 加权关键词召回；事实键去重、明文 JSON、设置页可增删改。

【DSH-elysia】所有会话共用一份 Markdown 记忆，含人设、要求、指正、教训、方法、请求、会话、方法库与导入文档九个分区；双硬盘镜像、历史快照、跨进程写锁，条目按命中频率与重复强调在主文件与可检索归档之间双向流动，检索为关键词共现加 BM25 排序。另含自有技能库（SKILL.md 操作手册，可选带护栏的 run.mjs 执行）、表情包库（按情绪自动分类，在合适时机自动发送），以及 1.10 新增的**记忆包**：插件自带一份可选安装的角色记忆（packs/elysia，61,903 字自我记忆 + 2,482 字人设，源自 1,696 条官方确证语音与 112,175 条剧情台词）。记忆包默认不安装，装前自动备份，只写 identity/persona 两个分区，可卸载恢复原内容。

六层记忆插件：自动捕获每轮对话，以 user 快照形式注入稳定的记忆块，并把宿主自带历史压成一条占位（不调用模型）。

为 DSH 增加 `muse` 子代理提供方与 `subagent_muse` 工具，主代理可把一整段任务外包给 Meta Muse Code CLI，只取回最终报告。这是 `@pascapone/dsh-muse-code` 的修补分叉，可在 DSH 0.2.1 上加载：内含被移除的 `settleRun` 导出与 `subagents.start` 方法的本地等价实现，并附网关流式 phase 缺陷的可选代理修正。需已安装 `muse` CLI。本分叉不能与上游 @pascapone/dsh-muse-code 同装：两者注册同一个 subagent-muse 加载行。

识别「整轮只有思考、既无正文也无工具调用」的空回合，让同一轮再走一步；纯结构判定，不额外调用模型。

基于本地 SQLite 的长期记忆：新会话自动注入项目相关记忆（噪声过滤），支持轻量规则或模型辅助提取，写入去重与反馈加权排序。Python 桥默认使用 $NEXUS_PYTHON 或 <DSH home>/dsh-runtimes/dsh-primary-runtime/dependencies/python/ 下的解释器（需 3.8+）。

明文 YAML 的分层跨会话记忆：事实带版本链而非覆盖，会话开始注入简报，夜间整理并在超过阈值后按主题分片。零运行时依赖，在 dsh 安卓版实测可用。

为 DeepSeek Harness 提供可配置人格、独立回复生成，以及支持审核和修正的可追溯记忆。

DSH 的 memcue 长期记忆：由模型自行搜索并记录事实。

深鲸记忆：跨会话热记忆，每轮注入 MEMORY/USER，经 memory 工具读写；体检、瘦身归档、记忆包、诊断报告及只读文档。本地明文、零依赖、不上传。

记忆类插件。可设置名字、性格与人格；只淡忘琐事，重要的会保留，特殊的会被记住。

给 DSH 机器人装五层持久记忆（人设、说话规则、日记、会话存档、未了结的约定），全部存成磁盘上的纯 Markdown；文件改动一分钟内自动重建注入段落，配 memory_read / memory_write / memory_search 三个工具，另带一个从旧记忆目录迁移的导入器。